Умные агенты: как сжать картинку, сохранив суть

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к оптимизации визуальных данных позволяет создавать более быстрые и эффективные интерфейсные агенты, способные к точной навигации и взаимодействию.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Разработанная структура GUIPruner решает проблему пространственно-временной избыточности за счёт двух взаимодополняющих модулей: адаптивного снижения разрешения для исторических кадров, имитирующего биологическую забывчивость и устраняющего избыточность в отдалённом контексте, и стратифицированной обрезки, действующей на текущий кадр в неглубоких слоях LLM, сохраняющей топологическую целостность путём иерархического удержания интерактивных передних токенов, семантических фоновых якорей и однородной структурной сетки, что позволяет эффективно сжимать визуальные токены без пространственных галлюцинаций.

В статье представлена GUIPruner — система адаптивной компрессии визуальных токенов для интерфейсных агентов, снижающая вычислительные затраты и повышающая производительность.

Несмотря на универсальность, современные визуальные агенты для взаимодействия с графическим интерфейсом сталкиваются с серьезными ограничениями по эффективности из-за избыточности пространственно-временных данных. В статье ‘Spatio-Temporal Token Pruning for Efficient High-Resolution GUI Agents’ предложен новый подход к компрессии визуальных токенов, позволяющий адаптивно устранять временную избыточность и сохранять пространственную топологию. Разработанный фреймворк GUIPruner демонстрирует значительное снижение вычислительных затрат и увеличение скорости обработки при минимальной потере производительности, достигая, например, 3.4-кратного уменьшения FLOPs на модели Qwen2-VL-2B. Сможет ли данный подход открыть путь к созданию более быстрых, эффективных и ресурсосберегающих GUI-агентов, способных к навигации в реальном времени?

Узкое Место Визуальной Токенизации: Проблема Современных GUI-Агентов

Современные агенты автоматизации графического интерфейса, использующие визуальную токенизацию, сталкиваются с растущими вычислительными затратами по мере увеличения сложности обрабатываемых интерфейсов. Этот подход, основанный на анализе скриншотов, требует значительных ресурсов для обработки каждого пикселя, что становится критичным при взаимодействии со сложными приложениями или при работе с большим количеством элементов управления. Увеличение разрешения экрана, добавление новых визуальных элементов и динамическое изменение интерфейса экспоненциально увеличивают объем данных, необходимых для анализа, что приводит к замедлению работы агента и снижению его способности реагировать в реальном времени. В результате, системы автоматизации, основанные на визуальной токенизации, часто испытывают трудности с масштабируемостью и эффективностью при работе с современными, богатыми функциональностью графическими интерфейсами.

Обработка скриншотов в современных системах автоматизации графического интерфейса пользователя (GUI) неизбежно приводит к генерации огромных объемов данных, значительная часть которых оказывается избыточной. Эта проблема существенно ограничивает возможности систем работать в реальном времени и масштабироваться для решения более сложных задач. По сути, каждый захват экрана создает детальное изображение, включающее в себя как важные элементы управления, так и фоновые области, которые не несут полезной информации для процесса автоматизации. Постоянная обработка таких избыточных данных требует значительных вычислительных ресурсов и замедляет скорость отклика системы, что делает ее непригодной для динамических и интерактивных сценариев автоматизации. Подобный подход создает узкое место, препятствующее эффективной и масштабируемой работе агентов GUI.

Неэффективность автоматизации графического интерфейса пользователя усугубляется особенностью самих скриншотов — их разреженностью данных. В то время как значительная часть изображения может быть пустой или содержать незначительные детали, алгоритмы обработки изображений вынуждены тратить вычислительные ресурсы на анализ каждого пикселя. Это приводит к избыточным затратам операций с плавающей точкой (FLOPs) и замедляет процесс автоматизации. Фактически, большая часть информации, содержащейся в скриншоте, не имеет непосредственного значения для определения элементов интерфейса, но требует одинаковых вычислительных усилий для анализа, что снижает общую производительность и масштабируемость системы автоматизации.

Существующие подходы к автоматизации графического интерфейса, применяющие фиксированное разрешение обработки изображений, оказываются неэффективными из-за нерационального использования вычислительных ресурсов. Вместо того, чтобы адаптировать уровень детализации к значимости визуального элемента, все компоненты интерфейса обрабатываются с одинаковой степенью точности. Это приводит к избыточным вычислениям для областей, не требующих высокой детализации, таких как пустые пространства или фоновые элементы. В результате, даже при небольшом увеличении сложности интерфейса, возрастает вычислительная нагрузка, препятствуя достижению необходимой скорости и масштабируемости автоматизированных систем. Данный подход не учитывает, что информативность различных частей графического интерфейса неодинакова, и тратит драгоценные ресурсы на обработку несущественных деталей.

В отличие от традиционных методов кодирования и обрезки, приводящих к избыточности и нарушению топологии, GUIPruner обеспечивает эффективное сокращение на уровне исходного кода и сохранение структуры, что гарантирует точное определение местоположения с минимальным использованием токенов.

GUIPruner: Интеллектуальная Компрессия Визуальных Токенов

GUIPruner представляет собой разработанный фреймворк для эффективной компрессии визуальных токенов, ориентированный на применение в агентах, взаимодействующих с графическим интерфейсом пользователя (GUI). Данная система предназначена для уменьшения объема данных, необходимых для обработки визуальной информации, что позволяет снизить вычислительную нагрузку и повысить производительность агентов. Фреймворк предоставляет инструменты для кодирования и декодирования визуальных токенов, обеспечивая сохранение ключевых визуальных признаков, необходимых для принятия решений агентом. Особое внимание уделено оптимизации процесса компрессии для динамически изменяющихся GUI, что позволяет эффективно обрабатывать сложные и интерактивные интерфейсы.

В основе GUIPruner лежит метод «Визуальной Токеновой Обрезки» (Visual Token Pruning), направленный на снижение вычислительной нагрузки без потери точности. Этот метод предполагает отбрасывание избыточных или незначимых визуальных токенов, представляющих собой фрагменты изображения, используемые для анализа графического интерфейса. Обрезка выполняется динамически, основываясь на значимости каждого токена для текущей задачи. Сокращение количества обрабатываемых токенов позволяет уменьшить требования к памяти и вычислительной мощности, что особенно важно для GUI-агентов, работающих в реальном времени или на устройствах с ограниченными ресурсами. При этом, механизм обрезки разработан таким образом, чтобы сохранять критически важную информацию, необходимую для принятия правильных решений.

Эффективное сжатие визуальных данных в GUIPruner достигается за счет комбинированного использования адаптивного разрешения во времени (Temporal-Adaptive Resolution) и структурированной, многоуровневой обрезки (Stratified Structure-aware Pruning). Адаптивное разрешение во времени динамически регулирует детализацию кадров, уделяя приоритетное внимание наиболее свежим данным, что позволяет снизить вычислительную нагрузку без потери информации, критичной для текущего состояния интерфейса. Многоуровневая обрезка, в свою очередь, анализирует структуру визуальных элементов и удаляет менее значимые пиксели на разных уровнях детализации, сохраняя при этом основные визуальные признаки и обеспечивая эффективное сжатие без заметной потери качества изображения. Комбинация этих двух подходов позволяет GUIPruner оптимально балансировать между степенью сжатия и сохранением визуальной информации.

В основе подхода Temporal-Adaptive Resolution лежит принцип приоритезации наиболее актуальных кадров при обработке визуальной информации. Система отдает предпочтение данным из недавнего прошлого, поскольку изменения в графическом интерфейсе пользователя (GUI) обычно происходят в краткосрочной перспективе. Это означает, что информация, полученная в последних кадрах, имеет значительно большее значение для текущего состояния GUI, чем данные, полученные в более отдаленном прошлом. В результате, алгоритм динамически регулирует разрешение обработки кадров, увеличивая его для недавних кадров и уменьшая для более старых, что позволяет эффективно снизить вычислительную нагрузку без существенной потери точности.

GUIPruner позволяет сохранять общую структуру исторических веб-страниц и точно выделять интерактивные элементы текущего кадра, эффективно устраняя пространственную фрагментацию, характерную для базовых моделей.

Сохранение Топологии GUI с Помощью SSP

Стратифицированная структурно-зависимая обрезка (SSP) обеспечивает сохранение ключевых элементов графического пользовательского интерфейса (GUI) посредством дифференцированного подхода к их удержанию. В частности, SSP идентифицирует и сохраняет элементы переднего плана, определяемые как визуальные токены, семантическую информацию о фоне и регулярную сетку, структурирующую интерфейс. Этот трехкомпонентный подход позволяет SSP сохранять как визуальные детали, так и контекстную информацию, необходимую для последующего воссоздания GUI. Сохранение как отдельных токенов, так и общей семантической структуры и сетки обеспечивает целостность и функциональность интерфейса после процесса обрезки.

Механизм внимания (Attention Mechanism) в Stratified Structure-aware Pruning (SSP) используется для динамической оценки значимости различных областей графического интерфейса пользователя (GUI). В процессе обрезки (pruning) он позволяет SSP концентрироваться на ключевых визуальных элементах и семантически важных регионах, присваивая им более высокий вес. Это гарантирует, что при удалении менее значимых элементов, критически важная информация, необходимая для корректного взаимодействия с GUI, не будет потеряна. Фактически, механизм внимания действует как фильтр, обеспечивающий сохранение наиболее релевантных данных и предотвращающий деградацию функциональности после обрезки.

Метод «Coordinate Grounding» в SSP (Stratified Structure-aware Pruning) обеспечивает сохранение пространственной топологии графического интерфейса пользователя (GUI) путем привязки визуальных элементов к их координатам. Это достигается за счет точного определения и сохранения информации о положении каждого элемента в пространстве GUI. Сохранение пространственной топологии критически важно для корректного взаимодействия пользователя с интерфейсом, поскольку позволяет системе правильно интерпретировать действия пользователя, направленные на конкретные элементы, и обеспечивает предсказуемое поведение приложения. Без точного сохранения координат и взаимосвязей между элементами, система может некорректно определять, с каким элементом взаимодействует пользователь, что приводит к ошибкам и снижению удобства использования.

Для оценки и улучшения сохранения топологической целостности графического интерфейса в рамках SSP используется метрика Хаусдорфа (Hausdorff Distance). Данная метрика позволяет количественно оценить максимальное расстояние между точками в исходном и реконструированном GUI, эффективно измеряя степень искажения пространственных отношений между элементами. Меньшее значение метрики Хаусдорфа указывает на более точное сохранение топологии. В процессе обучения и оптимизации SSP, минимизация метрики Хаусдорфа используется в качестве функции потерь, что позволяет алгоритму адаптироваться и улучшать способность к сохранению пространственной структуры GUI после применения операций обрезки и реконструкции. $d(A, B) = max_{a \in A} min_{b \in B} ||a - b||$ , где A и B — множества точек в исходном и реконструированном GUI соответственно, а ||a — b|| — евклидово расстояние между точками a и b.

Метод SSP последовательно накладывает токены переднего плана (красный), на основе значимости фона (зеленый) и равномерной сетки (синий), что обеспечивает сохранение как детальных интерактивных элементов, так и общей глобальной структуры для VLM.

Валидация и Масштабируемость на Бенчмарках

Тщательная оценка разработанного фреймворка GUIPruner проводилась на популярных бенчмарках ‘AITW’ и ‘Mind2Web’, что позволило продемонстрировать существенную экономию вычислительных ресурсов. В ходе экспериментов было установлено, что применение GUIPruner значительно снижает объем необходимых операций, не влияя при этом на общую производительность агента автоматизации графического интерфейса. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенного подхода к оптимизации процесса визуальной токенизации, открывая возможности для создания более быстрых и экономичных систем автоматизации взаимодействия с пользовательским интерфейсом.

Для оценки масштабируемости разработанного фреймворка, тестирование проводилось с использованием передовой мультимодальной большой языковой модели Qwen2.5-VL. Этот выбор обусловлен способностью Qwen2.5-VL эффективно обрабатывать и объединять визуальную и текстовую информацию, что позволило всесторонне оценить производительность GUIPruner в сложных сценариях. Проведение экспериментов с Qwen2.5-VL позволило подтвердить, что предложенный подход к оптимизации сохраняет свою эффективность даже при работе с моделями, требующими значительных вычислительных ресурсов, и демонстрирует потенциал для дальнейшего масштабирования в задачах автоматизации графического интерфейса.

Исследования подтвердили, что разработанный фреймворк GUIPruner эффективно снижает избыточность вычислений, не ухудшая при этом производительность агента автоматизации графического интерфейса. В ходе экспериментов с передовой мультимодальной большой языковой моделью Qwen2.5-VL, удалось добиться впечатляющего снижения числа операций с плавающей точкой (FLOPs) в 3.4 раза, а также ускорения работы vision encoder в 3.3 раза. Данные результаты демонстрируют значительный прирост эффективности, позволяющий создавать более быстрые и ресурсосберегающие системы автоматизации, способные эффективно обрабатывать визуальную информацию.

В ходе тестирования на наборе данных Mind2Web, разработанный фреймворк GUIPruner продемонстрировал высокую точность, достигнув показателя в 33.6%, что превосходит результаты, полученные с использованием базовых методов. При этом, система отличается эффективным использованием ресурсов, потребляя всего 16.4 ГБ видеопамяти GPU. Такая комбинация высокой точности и оптимизированного потребления ресурсов делает GUIPruner перспективным решением для задач автоматизации графического интерфейса, требующих как производительности, так и экономии вычислительных мощностей.

В основе повышения эффективности автоматизации графических интерфейсов лежит решение проблемы неэффективности визуальной токенизации. GUIPruner, фокусируясь на оптимизации этого ключевого процесса, значительно снижает вычислительную нагрузку и задержки, что позволяет создавать более надежных и отзывчивых GUI-агентов. Традиционные методы визуальной токенизации часто приводят к избыточному представлению информации, требуя значительных ресурсов для обработки. GUIPruner, устраняя эту избыточность, не только снижает потребность в вычислительной мощности, но и способствует более быстрой и точной интерпретации визуальных элементов, что критически важно для задач автоматизации. Это, в свою очередь, открывает возможности для создания более сложных и функциональных GUI-агентов, способных решать широкий спектр задач с высокой степенью надежности и оперативности.

В отличие от существующих методов, формирующих фрагментированные и разрозненные паттерны, GUIPruner сохраняет целостность глобальной структуры исторических кадров и обеспечивает единообразную, структурированную топологию для текущего кадра.

Работа, представленная в статье, демонстрирует изящный подход к оптимизации визуальной информации для GUI-агентов. Авторы предлагают GUIPruner — систему, которая, подобно опытному музыканту, настраивает каждый элемент интерфейса с вниманием к деталям, устраняя избыточность и подчеркивая ключевые визуальные сигналы. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Иногда лучшее решение — это отказ от решения». Этот принцип находит отражение в адаптивном разрешении временной избыточности и сохранении пространственной топологии, что позволяет значительно снизить вычислительные затраты без ущерба для производительности. Подобная элегантность достигается не за счет сложности, а за счет глубокого понимания принципов внимания и эффективного использования ресурсов.

Куда Ведет Этот Путь?

Представленная работа, хоть и демонстрирует элегантность в разрешении пространственно-временной избыточности визуальных токенов, лишь намекает на глубину проблемы. Автоматическое, адаптивное разрешение избыточности — это не просто оптимизация вычислений, а признак глубокого понимания принципов восприятия. Однако, текущие подходы, как правило, сосредоточены на снижении вычислительной нагрузки, оставляя без внимания тонкости взаимодействия агента с визуальной средой. Необходимо помнить, что “эффективность” без понимания контекста — это лишь иллюзия прогресса.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на интеграцию принципов когнитивной архитектуры в механизмы обрезки токенов. Простая оптимизация внимания — это лишь половина дела. Необходимо разработать системы, способные не просто “видеть” интерфейс, но и “понимать” его намерения, предвосхищая действия пользователя. Это потребует отхода от чисто реактивных подходов и перехода к проактивным моделям, способным к планированию и прогнозированию.

В конечном счете, истинный прогресс в области GUI-агентов будет измеряться не скоростью обработки данных, а способностью создавать действительно полезные и интуитивно понятные интерфейсы. Стремление к элегантности в коде должно быть отражением стремления к элегантности в самой концепции взаимодействия человека и машины. Иначе, все эти усилия останутся лишь красивой, но бесполезной абстракцией.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.23235.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-27 23:43